Zookeeper 原理

Zookeeper 原理

角色分配

image.png

数据处理流程

1.在Client向Follwer发出一个写的请求
2.Follwer把请求发送给Leader
3.Leader接收到以后开始发起投票并通知Follwer进行投票
4.Follwer把投票结果发送给Leader
5.Leader将结果汇总后如果需要写入,则开始写入同时把写入操作通知给Leader,commit;
6.Follwer把请求结果返回给Client

Follower主要有四个功能:

  1. 向Leader发送请求(PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息);
    2 .接收Leader消息并进行处理;
    3 .接收Client的请求,如果为写请求,发送给Leader进行投票;
    4 .返回Client结果。

Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息:
1 .PING消息: 心跳消息;
2 .PROPOSAL消息:Leader发起的提案,要求Follower投票;
3 .COMMIT消息:服务器端最新一次提案的信息;
4 .UPTODATE消息:表明同步完成;
5 .REVALIDATE消息:根据Leader的REVALIDATE结果,关闭待revalidate的session还是允许其接受消息;
6 .SYNC消息:返回SYNC结果到客户端,这个消息最初由客户端发起,用来强制得到最新的更新。

选举算法

ZooKeeper 的选举算法有两种:一种是基于 Basic Paxos(Google Chubby 采用)实现的,另外 一种是基于 Fast Paxos(ZooKeeper 采用)算法实现的。系统默认的选举算法为 Fast Paxos。 并且 ZooKeeper 在 3.4.0 版本后只保留了 FastLeaderElection 算法。
ZooKeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个 Server 之间的同步。实现这个机制的协 议叫做 ZAB 协议(Zookeeper Atomic BrodCast)。 ZAB 协议有两种模式,它们分别是崩溃恢复模式(选主)和原子广播模式(同步)。
1、当服务启动或者在领导者崩溃后,ZAB 就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大 多数 Server 完成了和 leader 的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了 leader 和 follower 之间具有相同的系统状态。
2、当 ZooKeeper 集群选举出 leader 同步完状态退出恢复模式之后,便进入了原子广播模式。 所有的写请求都被转发给 leader,再由 leader 将更新 proposal 广播给 follower
为了保证事务的顺序一致性,zookeeper 采用了递增的事务 id 号(zxid)来标识事务。所有 的提议(proposal)都在被提出的时候加上了 zxid。实现中 zxid 是一个 64 位的数字,它高 32 位是 epoch 用来标识 leader 关系是否改变,每次一个 leader 被选出来,它都会有一个新 的 epoch,标识当前属于那个 leader 的统治时期。低 32 位用于递增计数。

选举过程

选举的过程:假设有五台服务器组成的 zookeeper 集群,它们 的 serverid 从 1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点 上,都是一样的。假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么
1、服务器 1 启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的 选举状态一直是 LOOKING 状态
2、服务器 2 启动,它与最开始启动的服务器 1 进行通信,互相交换自己的选举结果,由于 两者都没有历史数据,所以 id 值较大的服务器 2 胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是 3),所以服务器 1、2 还是继续保持 LOOKING 状态
3、服务器 3 启动,根据前面的理论分析,服务器 3 成为服务器 1,2,3 中的老大,而与上面不 同的是,此时有三台服务器(超过半数)选举了它,所以它成为了这次选举的 leader
4、服务器 4 启动,根据前面的分析,理论上服务器 4 应该是服务器 1,2,3,4 中最大的,但是 由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器 3,所以它只能接收当小弟的命了
5、服务器 5 启动,同 4 一样,当小弟

数据与存储

  • 2.1 内存数据
    Zookeeper的数据模型是树结构,在内存数据库中,存储了整棵树的内容,包括所有的节点路径、节点数据、ACL信息,Zookeeper会定时将这个数据存储到磁盘上。
    1. DataTree
      DataTree是内存数据存储的核心,是一个树结构,代表了内存中一份完整的数据。DataTree不包含任何与网络、客户端连接及请求处理相关的业务逻辑,是一个独立的组件。
    2. DataNode
      DataNode是数据存储的最小单元,其内部除了保存了结点的数据内容、ACL列表、节点状态之外,还记录了父节点的引用和子节点列表两个属性,其也提供了对子节点列表进行操作的接口。
    3. ZKDatabase
      Zookeeper的内存数据库,管理Zookeeper的所有会话、DataTree存储和事务日志。ZKDatabase会定时向磁盘dump快照数据,同时在Zookeeper启动时,会通过磁盘的事务日志和快照文件恢复成一个完整的内存数据库。
  • 2.2 事务日志
    1. 文件存储
      在配置Zookeeper集群时需要配置dataDir目录,其用来存储事务日志文件。也可以为事务日志单独分配一个文件存储目录:dataLogDir。若配置dataLogDir为/home/admin/zkData/zk_log,那么Zookeeper在运行过程中会在该目录下建立一个名字为version-2的子目录,该目录确定了当前Zookeeper使用的事务日志格式版本号,当下次某个Zookeeper版本对事务日志格式进行变更时,此目录也会变更,即在version-2子目录下会生成一系列文件大小一致(64MB)的文件。
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,837评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,551评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,417评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,448评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,524评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,554评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,569评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,316评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,766评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,077评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,240评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,912评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,560评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,176评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,425评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,114评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,114评论 2 352